Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng cấp cao. Hầu hết những người mới bắt đầu trong lĩnh vực phát triển đều thích Python là một trong những ngôn ngữ đầu tiên nên học vì tính đơn giản và linh hoạt của nó. Nó cũng được cộng đồng hỗ trợ tốt và theo kịp mức độ phổ biến ngày càng tăng của nó. In this Python Tutorial for beginners, we will learn the basics of Python as a programming language, and understand how to get started with it. We will see how to download and install Python and use the popular IDEs to begin coding. We will also discuss jupyter functionality in detailWhat is Python used for?Next time you are browsing through Google, indulging in your daily dose of Instagram, spending hours watching videos on Youtube, or listening to your favourite music on Spotify, remember that all of them use Python for their programming needs. Python has various uses across applications, platforms, and services. Let us talk about a few here Show
Web Development The large selection of pre-built Python libraries makes web development a much simpler task. Writing a Python code is less time-consuming due to its clean and simple syntax. This helps with quick prototyping accelerating the ROI of commercial products. The built-in testing frameworks help in shipping bug-free codes. A large selection of well-supported frameworks help in facilitating speedy implementation without compromising on the performance of the solution Internet of ThingsFor the sake of simplicity, let us consider the Internet of Things to be the ‘physical objects connecting an embedded system to the internet’. It plays a vital role in projects that involve big data, machine learning, data analytics, wireless data networks, and cyber-physical systems . IoT projects also deal with real-time analytics. A programming language should be a bold choice keeping in mind the aforementioned fields of application. This is where Python ticks off all the check-boxes. Additionally, Python is also scalable, expandable, portable, and embeddable. This makes Python system-independent and allows it to accommodate multiple single board computers, irrespective of the operating system or architecture
Everything PythonHãy giúp bạn khám phá Python nhiều hơn Are you looking for career guiding articles in Python? 👇
OR Are you looking for Knowledge articles in Python?
Machine LearningMachine Learning has offered a whole new approach to problem-solving. Python is at the forefront of Machine Learning and Data Science due to the following reasons
Here is a Python Tutorial video for you by Great Learning How to Install Python?If you are a Windows user and if you have installed Python using Anaconda distribution package which is available at Anaconda. org, you need to go to “ Download Anaconda ” and then download the latest version for Python 3. 6. So once you install Python, you can have multiple IDEs or text editors on top of your Python installation For text editors, you can use something like Sublime or Notepad++. If you are comfortable using an Integrated Development Environment, then you can use Jupyter. Also, there are other options like Wingware, Komodo, Pycharm, and Spyder There are multiple packages available in Python. Some of the instrumental libraries are numpy, pandas, seaborn for visualisation and scipy for calculations and statistics. Others are xlrb, openpyxl, matplotlib, and io Why to Choose Python?You Should Choose this because Python has become the most preferred programming language for enabling data science and machine learning applications. Of course, Python has its advantages; it is swift as compared to other programming languages, even R for that matter We can easily say that Python is a swift compiler. Since it is a Java-based programming language, you will be able to extend its applications beyond analytical research, analytical modelling, and statistical modelling. You will be able to create web applications using Python and integrate these web applications directly to your analytical models in the background. 7 Reasons Why You Should Use Python
R so với Python?R was developed for statistical analysis applications; on the other hand; Python was developed as a general-purpose programming language. Both of these are essential for those who work with large data-sets, solve machine learning problems, and create complex data visualizations. Best Way to Learn Python?The ease of learning is the main attribute behind Python’s popularity. It is a simple and type free programming language and hence easy to learn. The time taken to learn the language depends on the level you want to achieve with Python. Ngoài ra, đường cong học tập có thể ngắn hơn hoặc dài hơn tùy thuộc vào khả năng của từng cá nhân Một người sẽ cần 6-8 tuần để học những kiến thức cơ bản về Python. This will include learning the syntax, key-words, functions and classes, data types, basic coding, and exception handling. The highly sophisticated Python skills include concepts of Data Analytics, hands-on experience of the required libraries, image processing etc. Each of the specialised skill would need around one week to master Đọc blog của chúng tôi về 50 câu hỏi phỏng vấn hàng đầu cho Python để kiểm tra kiến thức của bạn. Nó sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng về mức độ bạn biết về Python và những gì khác để học Các IDE Python hàng đầu là gì?Có 7 IDE hàng đầu cho Python
IDE nào tốt nhất cho Python?Jupyter là IDE tốt nhất cho Python và là một trong những IDE được sử dụng rộng rãi nhất cho Python. Chúng ta hãy xem cách thiết lập Jupyter Notebook. Ngoài ra, hãy cho chúng tôi xem các chức năng của Jupyter Notebook Cách cấp nguồn cho máy tính xách tay JupyterDưới đây là các bước được hướng dẫn để khởi động máy tính xách tay Jupyter
Functionalities in a Python Notebook (Jupyter)There are multiple options on the toolbar, i. e. , File, Edit, View, Insert, Cell, Kernel, Widgets and Help. Let us have a look at some of the features and functionalities one by one. File OptionsSave and Checkpoint – Setting a Checkpoint is a fascinating concept. The file is Autosaved at regular intervals, and by setting a check-point, you can skip back a few auto-saves to the set checkpoint. This helps in case you made a mistake in the past couple of minutes or hours. You can always revert to a more stable checkpoint and proceed with your code from there, rather than starting from scratch. Download as – There are different ways in which you can download a Jupyter Notebook. First is the Classic Notebook, which is the ipynb extension. Before being called a jupyter notebook, it was an Ipython notebook. That is why this extension. Edit OptionsIt includes Cut Cells, Copy Cells, Paste, Delete, Splitting a Cell, Moving up, down , so on and so forth. So, What is a cell? Để chạy đoạn mã cụ thể này, bạn có thể nhấp vào tùy chọn cụ thể có nội dung Chạy ô hoặc phím tắt cho cùng . Shift + Enter. Xem tùy chọnBạn có thể Chuyển đổi Tiêu đề , Thanh công cụ và . Line numbers as well. Tùy chọn ChènThese are basic insert operations. Bạn có thể chèn ô bên trên hoặc bên dưới theo yêu cầu của mã của bạn. Tùy chọn ôNếu bạn nhấn Chạy tất cả, thì nó sẽ chạy tất cả các ô có trong toàn bộ sổ làm việc này. Khi bạn nhấp vào ‘ Chạy tất cả ở trên’, nó sẽ chạy tất cả các ô phía trên ô đã chọn. Tương tự, nếu bạn nhấp vào ‘ Chạy tất cả bên dưới’ , thao tác này sẽ chạy tất cả các ô bên dưới ô đã chọn. Các loại ô khác nhau, i. e. , Tệp chuyển đổi mã, Markdown và thô. Các ô mà bạn đã chuyển đổi dưới dạng Markdown sẽ không được chạy hoặc được coi là một dòng mã. Khi bạn chạy ô này, nó được lấy làm trường văn bản và đầu ra cũng là văn bản. Không có phép tính nào được thực hiện trên ô này Tùy chọn trợ giúpTại đây bạn có thể thấy các thư viện và gói thông thường có sẵn. Bình luậnNhận xét rất hữu ích để mô tả logic chương trình và mục đích của các mô-đun khác nhau. Những người khác ngoài lập trình viên có thể hiểu mã bằng cách xem xét các nhận xét có ý nghĩa Trong khi kiểm tra chương trình, các nhận xét có thể được sử dụng để vô hiệu hóa các phần mã và bị loại khỏi quá trình thực thi Nhận xét Python bắt đầu bằng ký hiệu #. Nhận xét có thể là của chính nó hoặc nhận xét có thể bắt đầu sau một mã trong cùng một dòng. Cả hai trường hợp được giải thích trong hình dưới đây Không có cách nào khác để đề cập đến nhận xét nhiều dòng. # có thể được thêm vào các dòng khác nhau Khi # được đặt bên trong dấu ngoặc kép thì nó là một phần của chuỗi và không phải là chú thích Ví dụ, BiếnBiến Python là vùng chứa để chứa dữ liệu. Các giá trị dữ liệu được gán cho một biến này có thể được thay đổi ở giai đoạn sau Việc gán giá trị đầu tiên cho một biến sẽ tạo ra biến đó. Không có khai báo rõ ràng về biến Trong ví dụ trên, hai biến có dữ liệu số và chuỗi được tạo. Các câu lệnh in được sử dụng để hiển thị các biến đó Tên biến tuân theo các quy ước này
Ở đây chúng tôi đã liệt kê ra một số tên biến có thể và một vài tên không hợp lệ Trong python, bạn có thể gán nhiều giá trị cho nhiều biến. Cũng gán cùng một giá trị cho nhiều biến. Vui lòng xem ví dụ này nhà điều hànhĐóng góp bởi – papaprogrammer Toán tử giúp xử lý các biến và giá trị. Ví dụ: nếu chúng ta có thể hai biến số, chúng có thể được cộng hoặc trừ, nhân hoặc chia. Các thao tác này làm thay đổi giá trị và đưa ra giá trị mới Python hỗ trợ các loại toán tử sau
toán tử số họcCác phép toán như cộng, trừ được thực hiện bằng các toán tử số học. Hãy để chúng tôi đi qua chúng Tất cả các thao tác đều dễ hiểu. Hoạt động mô đun trả về phần còn lại của phép chia hai số (trong ví dụ của chúng tôi, 4 là lời nhắc). Tương tự, phép chia sàn là phép chia số nguyên, trả về kết quả của phép chia dưới dạng số nguyên (10 // 6 = 1) Toán tử gánCác giá trị hoặc nội dung biến có thể được gán cho một biến khác bằng toán tử gán. Vế phải cũng có thể là một biểu thức (gán cho c trong ví dụ sau). Đây là vài ví dụ Năm toán tử cuối cùng sẽ được giải thích trong phần sau bên dưới Toán tử so sánhHai giá trị được so sánh và kết quả là giá trị Boolean Đúng hoặc Sai. Được sử dụng trong câu lệnh if và vòng lặp để đưa ra quyết định Chúng ta hãy xem một ví dụ về so sánh trong hành động. Ở đây chúng tôi kiểm tra xem a có nhỏ hơn b không. NẾU điều kiện này là đúng, thực hiện một câu lệnh. Nếu không thì thực hiện một câu lệnh khác ________số 8Toán tử logicHai hoặc nhiều thao tác so sánh có thể được kết hợp bằng các toán tử logic. Các toán tử logic này trả về giá trị Boolean Toán tử nhận dạngToán tử nhận dạng so sánh nếu hai đối tượng giống nhau. Họ cần trỏ đến cùng một vị trí nhà khai thác thành viênKiểm tra xem một phần tử có trong một danh sách nhất định hay không Toán tử bitwiseTrong khi xử lý các số nhị phân, chúng ta cần các toán tử bitwise để thao tác với chúng. Số nhị phân là số không và số, được đặt tên là bit Toán tử bậc baGiới thiệu Python Ternary Operator Chúng ta đều biết các toán tử khác nhau trong python, tôi. e. , Toán tử một ngôi và Toán tử nhị phân Một toán tử có thể được sử dụng để phủ định một giá trị dương với một toán hạng được gọi là toán tử một ngôi; Toán tử làm việc với hai toán hạng được gọi là toán tử nhị phân; Toán tử +,- hoạt động như cả toán tử Đơn nguyên và Nhị phân Bây giờ chúng ta đã biết toán tử Đơn nguyên và Nhị phân là gì, vậy toán tử bậc ba này là gì? Ý nghĩa từ điển của ternary là “bao gồm ba mục”, toán tử đánh giá điều gì đó dựa trên một điều kiện và kết quả là true_value nếu điều kiện ước tính là TRUE nếu không thì kết quả là false_value Ba thành phần là (1) Điều kiện (2) Giá trị đúng (3) Giá trị sai Hãy viết một điều kiện if đơn giản để đánh giá tuổi của một người và cho biết người đó là chính hay phụ Ta khai báo biến Age bằng 21; Để đánh giá một điều kiện đơn giản, chúng tôi đã viết 5 dòng mã. Chúng ta có thể viết cùng một đoạn mã với số lượng dòng ít hơn không? Có, với sự trợ giúp của toán tử bậc ba, chúng ta có thể đạt được điều này. Toán tử này có sẵn từ phiên bản Python 2. 4 Cú pháp của Python Ternary Operator Như mình đã nói ở trên, toán tử bậc ba cần có 3 thành phần và cấu trúc của các thành phần này như sau Vì vậy, đoạn mã sau đây cho thấy cách chúng ta có thể chuyển đổi đoạn mã dài ở trên thành số lượng dòng ít hơn bằng cách sử dụng toán tử bậc ba Đó là nó. Thành phần 2 là điều kiện của chúng tôi ( if (Age > 18) ), được đánh giá trước. Nếu nó đánh giá là True, thì “Major” là đầu ra; . Trong trường hợp này, Tuổi > 18 đánh giá là TRUE, vì vậy đầu ra là “Major” Hãy phân tách mã cải tiến của chúng ta để phù hợp với cấu trúc của toán tử bậc ba (1) Một điều kiện → nếu (Tuổi > 18) (2) Giá trị thực → “Chính” (3) Giá trị sai → “Nhỏ” Toán tử Ternary trong Python trong câu lệnh return Chúng ta có thể sử dụng các toán tử bậc ba trong câu lệnh trả về của hàm. Ví dụ: viết một hàm lấy Tuổi của một người làm đầu vào và trả về người đó là “Chính” hoặc “Phụ” Đoạn mã trên cho thấy cách chúng ta có thể sử dụng toán tử bậc ba trong câu lệnh trả về; Toán tử bậc ba ShortHand Chúng ta cũng có dạng tốc ký của toán tử bậc ba mà chúng ta đã thảo luận ở trên, sẽ nhanh chóng kiểm tra đầu ra của hàm. Loại cú pháp này được giới thiệu trong Python 2. 5 và có thể được sử dụng trong python 2. 5 hoặc cao hơn Câu lệnh đầu tiên (True hoặc “NULL”) sẽ trả về True và câu lệnh thứ hai (Sai hoặc “1”) sẽ trả về 1 Bạn có thể sử dụng cú pháp này để kiểm tra một giá trị biến Điều này sẽ hữu ích khi bạn nhanh chóng kiểm tra đầu vào của người dùng trong một chức năng Hàm trên lấy tên và biệt hiệu của người đó làm đối số và sử dụng cú pháp toán tử bậc ba tốc ký và kết quả là hiển thị tên của người đó; Toán tử bậc ba với câu lệnh if-else-if Hãy viết một hàm đánh giá nhiều điều kiện if và trả về kết quả Đoạn mã If…elif ở trên đánh giá một số tầng và kết quả là loại tòa nhà, tôi. e. , if the floors are greater less than or equal to three floors, then it is categorized a “Low rise building” else if the floors are greater than three but less than or equal to 7 then its is categorized as “Mid-rise building ” else it is categorized as “High rise building” Với sự trợ giúp của toán tử bậc ba, chúng ta có thể viết đoạn mã này trong một số dòng nhỏ, Nhưng bằng cách nào? . LambdaEarlier we saw function definition and function calls. Lambdas are anonymous, small functions. The body of the lambda can have only one expression. Lambda can take any number of arguments The lambdas are useful when nested within another function. The function becomes a template to create a function In the above example, using the same function growth, we spawn different functions strechTwo and strechThree. This is possible with the lambda function declared inside the growth function. We get the output 9 and 10 by running this code ArraysArrays are used to store a list of values in a variable. Here is the syntax to create an array. Square brackets are used to define a list Arrays allow us to access the array elements using index. The index are zero based, they start from zero Similar to accessing the element, we can modify the element using index The number of elements in an array can be known by using the len() method for statement is used to loop through the array elements. We can process individual elements inside the loop append() method adds a new element to the end of the array Two methods are useful to remove elements from the array. pop() method takes the array index and removes the element in the particular position (remember the elements are zero based). remove() accepts the value of the element and removes it. Let us see these two methods in action ClassesObjects are entities that possess properties and methods. These objects can be created by declaring classes. Classes are blueprints of objects In this example, we see how to define a class, create objects out of the class and access the property of the object All classes have an inbuilt function, __init__() We can write useful initialization code in this function, so that variables are set at the time of object instantiation. In the above example, we used a parameter “self”. There are three parameters defined in the init function, however we passed only two arguments in the class invocation. The self-parameter is automatically passed to the class’s method. The name “self” is not fixed, you may use any name. It has to be the first parameter. Apart from the inbuilt methods, the class can have other user defined methods. Let us create a makeJuice() method inside the class InheritanceInheritance is a concept where we extend the functionality of a class to create new classes. There are many benefits of doing this. Foremost is to reuse existing code The existing class has generic code that can be reused. This class is called parent or base class We create a child class that would receive the definition from the parent class Let us consider a parent class, Vehicle. This has properties and methods suitable to describe any vehicle Two properties, make and color, are defined in the Vehicle property Let us extend a child class, Car, from the Vehicle class There are many points to be noted in this code Line 12 defines a class, Car. This is an extended Vehicle (mentioned in the paranthesis) Line 13 is the constructor of Car. Three parameters are accepted Line 14 invokes the constructor of the parent, Vehicle class. Two parameters are passed to the parent’s constructor Line 15 initializes an object property, numOfSeats. This property belongs to Car and does not exist in Vehicle class Line 17 redefines the method display(). Trong mã của phương thức, phương thức gốc được gọi, cũng như mã ở đó để thể hiện chức năng của đối tượng Xe hơi Dòng 21 định nghĩa một phương thức thuộc lớp Car Dòng 24 đến 26 tạo một đối tượng Car, xử lý các thuộc tính Car và gọi các phương thức khác nhau vòng lặpIterator là một thùng chứa các giá trị mà chúng ta có thể duyệt qua tất cả các giá trị Trong Python, iterator là một đối tượng triển khai __iter__() và __next__() Danh sách, bộ dữ liệu, từ điển và bộ có thể lặp lại và triển khai giao thức lặp. Các thùng chứa này có phương thức iter() được sử dụng để duyệt qua các giá trị Đây là một ví dụ Lưu ý rằng năm lệnh gọi next () đầu tiên in ra từng ký tự của “xoài”. Next () cuối cùng đưa ra một lỗi cho biết quá trình lặp đã dừng Đối tượng iterable có thể được lặp lại với vòng lặp for in Chúng ta có thể tạo lớp lặp của riêng mình. Chúng ta cần triển khai các phương thức __iter__() và __next__() Hãy nhớ __init__() chúng ta đã thấy trong định nghĩa lớp? Chúng ta hãy xem xét một ví dụ sẽ tạo một iterator. Trình vòng lặp là một chuỗi Fibonacci bắt đầu từ 1, 2 khi dòng 15 iter(fibo) được gọi, __iter__() được gọi nội bộ. Khi next(iter) được gọi, phương thức __next__() được gọi để tìm phần tử tiếp theo trong chuỗi Trình lặp này không bao giờ kết thúc vì không có điều khiển kết thúc Để ngăn chặn chuỗi dài vô tận, chúng ta có thể thêm câu lệnh StopIteration. Trong __next__, chúng ta có thể thêm một điều kiện và sử dụng StopIteration Trong mẫu này, chúng tôi kiểm tra xem chuỗi Fibonacci đã đạt đến 50 chưa. Bất kỳ giá trị nào vượt quá hoặc bằng 50 sẽ gây ra lỗi. That would stop the for loop Phạm viBiến chỉ khả dụng trong vùng mà nó được khai báo. Hạn chế của việc khai báo biến đó là phạm vi. Phạm vi của biến hoặc phương thức xác định nơi các phần tử đó có thể truy cập được Câu lệnh in cuối cùng đưa ra lỗi vì a không thể truy cập được ở phần chính của mã Một cách để có quyền truy cập vào biến ở mọi nơi là khai báo biến ở phạm vi toàn cầu. Biến được tạo ở cấp độ chính là biến toàn cục và có thể được truy cập bên trong định nghĩa hàm Bây giờ cả hai câu lệnh in đều có quyền truy cập vào biến Khi cùng một tên được sử dụng cho các biến bên trong và bên ngoài một hàm, thì python coi chúng là hai biến riêng biệt Nếu chúng ta thay đổi giá trị của biến bên trong hàm thì sự thay đổi đó sẽ không ảnh hưởng đến biến bên ngoài hàm Trong khi một biến được định nghĩa bên trong một hàm, biến đó có thể được khai báo là toàn cục bằng cách sử dụng từ khóa “toàn cầu” mô-đunMô-đun nói về việc sử dụng tệp thư viện. Bạn tạo một tệp thư viện python với các hàm chung và khai báo biến. Các định nghĩa này có thể được gọi bằng một tệp python khác Các chức năng và giá trị sau được xác định trong kho. py Để sử dụng hàm và mảng này, chúng ta sẽ phải nhập thư viện này vào tệp mã chính của mình Dòng 1 nhập thư viện hàng tồn kho. Dòng 3 và 4 là hàm và các biến được khai báo trong thư viện Tên thư viện có thể thay đổi thành tên phù hợp. Trong đoạn mã sau, chúng tôi thay đổi tên thư viện thành inv. Thay đổi này là cục bộ đối với mã của chúng tôi Chúng tôi không phải nhập tất cả các yếu tố từ thư viện. Chúng ta có thể kén chọn trong việc nhập khẩu. Mệnh đề from được sử dụng để nhập một phần của mô-đun Trong đoạn mã trên, hàm CountStock trả về kết quả mong đợi. Tuy nhiên, trái cây là không xác định và lỗi ném Có nhiều mô-đun tích hợp sẵn trong python, có thể được sử dụng trong các kiểu nhập ở trên ngàyBằng cách nhập mô-đun, datetime, chúng ta có thể làm việc với ngày tháng trong python Chúng tôi có thể in ngày và dấu thời gian hiện tại Chúng tôi cũng có thể tạo một đối tượng ngày với giá trị ngày cụ thể. Hàm tạo của đối tượng datetime chấp nhận năm, tháng và ngày để tạo ngày tháng Trong lệnh gọi hàm tạo ở trên, giờ, phút, giây, mili giây là tùy chọn. Zero là giá trị mặc định của họ Datetime có một cách để định dạng giá trị ngày. Đối tượng datetime hiển thị phương thức strftime() định dạng giá trị ngày của đối tượng. Strftime() chấp nhận một chuỗi định dạng làm đầu vào và trả về đầu ra được định dạng %B trả về tên đầy đủ của tháng Các chi tiết định dạng khác như được đề cập trong bảng này Chỉ thịMô tảVí dụ%aNgày trong tuần, phiên bản ngắnFri%AWeekday, phiên bản đầy đủThứ sáu%wNgày trong tuần dưới dạng số 0-6, 0 là Chủ nhật2%dNgày của tháng 01-3122%bMonth tên, phiên bản ngắnMar%BMonth name, phiên bản đầy đủTháng 3%mMonth dưới dạng số 01-1210 . 23. 00 2020%xLocal version of date02/29/20%XLocal version of time13. 57. 00%%A % ký tự%Trình tạo số ngẫu nhiên trong PythonMÁY TẠO SỐ NGẪU NHIÊN LÀ GÌ. – Trình tạo là các chức năng tạo ra các mục bất cứ khi nào chúng được gọi. Trình tạo số ngẫu nhiên trong Python là một chức năng sẵn có hỗ trợ bạn tạo các số ngẫu nhiên bất cứ khi nào cần thiết. Tất cả các chức năng này được tích hợp sẵn trong mô-đun ngẫu nhiên của python TẠO SỐ LƯỢNG. - Nếu chúng ta nói về các số nguyên ngẫu nhiên, chúng có thể được tạo bằng cách sử dụng randrange() và randint(). Hãy xem hai chức năng này hoạt động như thế nào, RANDINT()RANDARANGE()DEFINITIONHàm này tạo ra các số nguyên nằm giữa một giới hạn nhất định. Nó nhận hai tham số trong đó tham số đầu tiên chỉ định giới hạn dưới của phạm vi và tham số thứ hai chỉ định giới hạn trên của phạm vi đã cho. randint(a,b) bắt đầu tạo các giá trị từ a đến b sao cho. a <= x <= b (bao gồm a và b)Như đã đề cập trước đó, hàm randrange() cho phép người dùng tạo giá trị bằng cách bước qua số đếm. VÍ DỤ Nhập ngẫu nhiênRandom. randint(1,8)Nhập ngẫu nhiênCho x trong phạm vi(4). In (ngẫu nhiên. randarange(2,40,2)OUTPUT6814263EXPLANATION Đoạn mã trên tạo ra bất kỳ số nào trong khoảng từ 1 đến 8. Đoạn mã trên tạo ra 4 số (được đưa ra trong phạm vi) trong phạm vi 40 như đã chỉ định và chỉ cung cấp số chẵn theo chỉ định là 2,x,2TẠO CÁC GIÁ TRỊ ĐIỂM NỔI. - Bạn có thể sử dụng các hàm Random() và Uniform() để tạo các số dấu phẩy động RANDOM()UNIFORM()DEFINITIONHàm random() tạo ra các giá trị dấu phẩy động trong khoảng từ 0. 0 đến 1. 0 và không có tham số. Giới hạn trên được loại trừ; . 999. Không giống như hàm random(), hàm thống nhất() nhận hai tham số xác định giới hạn dưới và giới hạn trên tương ứng. VÍ DỤ Nhập ngẫu nhiênCho x trong phạm vi(3). In (ngẫu nhiên. ngẫu nhiên ()) Nhập ngẫu nhiênCho x trong phạm vi (3). In (ngẫu nhiên. thống nhất(5)OUTPUT0. 29833938710940. 9649267263738 0. 9808608676993. 9659759597658 2. 760760876876 1. 8758567596609GIẢI THÍCH Đoạn mã trên tạo ra các số thập phân với bất kỳ số lượng chữ số nào bằng cách giữ nguyên số đó bằng 0 và nó chỉ đưa ra 3 số vì số 3 được chỉ định trong mã. Đoạn mã trên tạo số thập phân với bất kỳ số chữ số nào sau dấu chấm. Nó chỉ cung cấp 3 số theo quy định và toán tử thống nhất cung cấp toàn bộ số bên trong như quy định trong mã. TẠO GIÁ TRỊ TỪ MỘT TRÌNH TỰ ĐÃ CÓ. -
Hàm này lấy một chuỗi làm tham số và trả về các giá trị ngẫu nhiên từ nó. Trong đó, hàm là ngôn ngữ lập trình python sẽ trả về các mục từ chuỗi, danh sách, tuple THÍ DỤ. – ĐẦU RA. - 3 6 GIẢI TRÌNH. - Đoạn mã trên tạo ra một số ngẫu nhiên được đưa ra trong danh sách và chỉ cung cấp 2 số như được chỉ định trong mã
Hàm này chọn một chuỗi ngẫu nhiên từ chuỗi được cung cấp và trả về nó dưới dạng đầu ra. Nó nhận hai tham số trong đó tham số đầu tiên là một chuỗi và tham số thứ hai là một giá trị số nguyên chỉ định có bao nhiêu giá trị cần được trả về trong đầu ra THÍ DỤ. - in (ngẫu nhiên. sample([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 3)); ĐẦU RA. - 2, 5, 8 GIẢI TRÌNH. - The above code generates random 3 numbers given in the list and those give only 3 random numbers because 3 is specified above in the code
Điều này được sử dụng để lưu trạng thái của các hàm ngẫu nhiên và lớn hơn một số số ngẫu nhiên và nhiều lần thực thi của cùng một máy hoặc các máy khác nhau và cho một giá trị gốc cụ thể THÍ DỤ. - ĐẦU RA. - 0. 9560342718892494 0. 9560342718892494 GIẢI TRÌNH. - Khi đoạn mã trên tạo hạt giống (2), đầu ra của mã vẫn giữ nguyên cho mỗi lần. Điều này có thể hữu ích nếu chúng ta muốn chuyển các số ngẫu nhiên trong các trường hợp thử nghiệm khác nhau
Nó được sử dụng trình tự như phương tiện xáo trộn và thay đổi vị trí của các phần tử. THÍ DỤ. - ĐẦU RA. - [4, 5, 2, 1, 6, 8, 7, 3] GIẢI TRÌNH. - Trong đoạn mã trên, danh sách đầu vào đã được xáo trộn và một danh sách mới đã được hình thành ở đầu ra. JSONJSON là viết tắt của ký hiệu đối tượng Javascript. Nó là một định dạng văn bản hữu ích để trao đổi dữ liệu và lưu trữ thông tin. Python có một mô-đun tích hợp, được gọi là json, để xử lý dữ liệu json Chuỗi json có thể được phân tích cú pháp thành dữ liệu json bằng cách sử dụng json. phương thức tải (). json. phương thức tải trả về dữ liệu json một từ điển json. dumps() được sử dụng để chuyển đổi các đối tượng python thành chuỗi json Chúng tôi có thể thụt đầu dòng để cải thiện khả năng đọc của chuỗi đầu ra được tạo Chúng ta có thể sắp xếp thứ tự của các khóa trong phương thức kết xuất Biểu hiện thông thườngBiểu thức chính quy là một cơ chế tìm kiếm mạnh mẽ, trong đó chúng ta có một mẫu chuỗi và tìm chuỗi con phù hợp trong một chuỗi đầy đủ nhất định mô-đun re được nhập để sử dụng các chức năng thư viện regEx outRegex là một đối tượng được tạo bởi phương thức tìm kiếm. Tra cứu tìm chuỗi Hello ở đầu chuỗi PIPTrong phần mô-đun, chúng ta đã thấy cách nhập mô-đun vào mã của mình và sử dụng các thành phần từ các thư viện đó PIP là trình quản lý gói giúp cài đặt các mô-đun cần thiết pip install Đây là cú pháp để cài đặt một gói. Điều này cần được chạy trong cửa sổ nhắc lệnh Nếu pip chưa được cài đặt trong máy của bạn, vui lòng tải xuống từ https. //pypi. tổ chức/dự án/pip/ cài đặt mẫu là pip cài đặt HTMLParser pip uninstall Lệnh này sẽ gỡ cài đặt gói đã cài đặt danh sách pip sẽ hiển thị tất cả các gói được cài đặt trong máy này Hãy thử, ngoại trừHãy thử theo dõi khối cho bất kỳ lỗi nào trong khối Ngoại trừ khối xử lý bất kỳ lỗi nào được đưa ra When we don’t use try and except, python will throw error and halt the program. Bằng cách sử dụng thử, ngoại trừ, chúng tôi xử lý các lỗi trong mã của mình và tránh chấm dứt mã Ở đây a không xác định. Lỗi được đưa ra, được xử lý bởi khối ngoại trừ cuối cùng là một khối được thực thi sau khi thử và ngoại trừ được thực thi. Điều này có được quyền kiểm soát bất kể có xảy ra lỗi hay không. Chúng ta có thể viết các thao tác dọn dẹp như đóng xử lý tệp trong khối cuối cùng này Chúng tôi có thể viết mã để tăng lỗi tùy chỉnh. Lỗi được đưa ra có thể được xử lý bằng cách thử của chúng tôi, ngoại trừ hoặc công cụ python có thể nhận lỗi Đầu vào của người dùngHầu hết các chương trình cần nhận đầu vào từ người dùng và tạo đầu ra. Trong python, phương thức input() được sử dụng để chấp nhận đầu vào từ người dùng Định dạng chuỗicác biến chuỗi có thể được định dạng bằng phương thức format(). Chuỗi mẫu được tạo trước và các giá trị được đính kèm ở giai đoạn định dạng Bạn có thể tham khảo các giá trị bằng cách sử dụng chỉ mục. Chỉ số không dựa trên Tương tự như tham chiếu được lập chỉ mục, chúng ta có thể sử dụng tên của các tham số Kiểu dữ liệu PythonPython hỗ trợ năm kiểu dữ liệu tiêu chuẩn có thể có thêm các kiểu con. Các loại dữ liệu được sử dụng để xác định các thao tác có thể thực hiện trên chúng và phương thức lưu trữ cho từng loại dữ liệu đó Dưới đây là năm loại dữ liệu
Chúng ta hãy xem tất cả các cấu trúc dữ liệu này và hiểu cách sử dụng chúng với các ví dụ SốKiểu dữ liệu này lưu trữ các giá trị số trong đó Python tạo một đối tượng số và một số được gán cho một biến Thí dụ Ở đây, a và b là các đối tượng số Python hỗ trợ bốn loại dữ liệu số;
Có thể dùng chữ L viết thường trong trường hợp số nguyên dài, tuy nhiên phải luôn dùng chữ L viết hoa để tránh nhầm lẫn Sợi dâyMột dãy các ký tự được biểu diễn trong dấu ngoặc kép được gọi là một chuỗi. Một dấu nháy đơn, kép hoặc ba có thể được sử dụng để xác định một chuỗi trong Python. Nếu cần xử lý chuỗi, thì có các toán tử sẵn có được cung cấp. Điều này làm cho nó đơn giản và dễ sử dụng Thí dụ. “xin chào” +” trăn” sẽ trả về “xin chào trăn” Toán tử * được gọi là toán tử lặp. Thao tác “Python ” *2 sẽ trả về “Python Python“ Chúng ta hãy xem một ví dụ khác- đầu raDanh sáchMột danh sách có thể chứa dữ liệu thuộc nhiều kiểu khác nhau, nó tương tự như mảng trong C. Items which are stored in the list are separated with a comma and should be enclosed within square brackets [] Để truy cập dữ liệu từ một danh sách, hãy cắt [. ] toán tử nên được sử dụng. Toán tử lặp (*) và toán tử nối (+) hoạt động giống nhau trong chuỗi cũng như danh sách Hãy xem ví dụ sau- đầu raTupleCó nhiều điểm tương đồng giữa tuple và list. Tuple chứa tập hợp các mục thuộc các kiểu dữ liệu khác nhau, các mục này được phân tách bằng dấu phẩy (,) và cần được đặt trong cặp ngoặc đơn () Không thể sửa đổi kích thước và giá trị của các mục trong một bộ vì nó là cấu trúc dữ liệu chỉ đọc Chúng ta hãy xem một ví dụ- đầu ra Từ điểnTừ điển giống như một mảng kết hợp trong đó mỗi khóa lưu trữ một giá trị cụ thể. Nó là một tập hợp các mục cặp khóa-giá trị được sắp xếp theo thứ tự. Một khóa có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nguyên thủy nào. Giá trị là một đối tượng Python tùy ý. Mỗi mục trong từ điển được phân tách bằng dấu phẩy và được đặt trong dấu ngoặc nhọn {} Chúng ta hãy xem ví dụ sau- đầu raBáo cáo điều khiển luồngCâu lệnh điều kiện (câu lệnh if-else)Các lệnh này giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên các điều kiện, chẳng hạn như 'nếu' xảy ra một điều kiện cụ thể thì bạn phải thực hiện một nhóm thao tác, 'nếu không' thì bạn phải thực hiện một nhóm thao tác khác Hãy để chúng tôi xem nó hoạt động như thế nào Đầu tiên, chúng ta sẽ định nghĩa một số biến và gán giá trị cho chúng. Tiếp theo, chúng ta sẽ thực hiện một số thao tác cơ bản 'if' 'else' trên các biến này đầu raTrong tính toán trên, nếu điều kiện là đúng do đó chúng tôi nhận được đầu ra. Bây giờ, chúng ta hãy thử chức năng 'if' với một câu lệnh sai Đối với câu lệnh này, chúng tôi sẽ không nhận được đầu ra vì điều kiện if sai Bây giờ, hãy bao gồm câu lệnh khác đầu raTiếp theo, chúng ta hãy khám phá chức năng 'elif' cho nhiều điều kiện đầu raBạn cũng có thể triển khai các hàm if và other trên các cấu trúc dữ liệu khác nhau như bộ, danh sách, chuỗi, v.v. Chúng ta hãy xem một ví dụ với một danh sách đầu raVòng lặp (các câu lệnh while và for)Các câu lệnh lặp được sử dụng để lặp lại một tác vụ nhiều lần. Chúng ta hãy xem nó hoạt động như thế nào Đầu tiên, chúng ta sẽ định nghĩa một biến và gán giá trị cho nó. Tiếp theo, chúng tôi sẽ thực hiện chức năng 'trong khi' cho nó đầu raVậy thì chuyện gì đã xảy ra ở đây? . e. , '1' được in. Theo lệnh tiếp theo, giá trị của 'i' sẽ được cập nhật thành '2' Một lần nữa, vì '2' nhỏ hơn hoặc bằng '5', chúng ta sẽ nhập lại vòng lặp while và in giá trị của 'i', hiện tại là '2'. Điều này tiếp tục cho đến khi giá trị của 'i' trở thành '5'. Sau đó, khi giá trị của ‘i=6’, i. e. , it is not less than or equal to ‘5’, the while statement stands false and hence the computation stops there. Hãy để chúng tôi lấy một ví dụ khác, nơi chúng tôi phải in bảng '2' thành mười giá trị. Chúng ta hãy xem cách sử dụng vòng lặp while cho cùng đầu raCũng giống như các câu lệnh điều kiện, bạn cũng có thể thực hiện các hàm while trên các cấu trúc dữ liệu khác nhau như bộ, danh sách, chuỗi, v.v. Chúng ta hãy xem một ví dụ với một danh sách đầu raTiếp theo, chúng ta hãy xem vị trí và cách sử dụng vòng lặp for. Vòng lặp for được sử dụng để lặp qua một dãy, chúng ta hãy đi vào mã để hiểu chức năng của vòng lặp for đầu raBây giờ, chúng ta hãy xem cách tạo các vòng lặp for lồng nhau, tôi. e. , một vòng lặp for bên trong một vòng lặp for đầu raVì vậy, đây là tất cả về các câu lệnh điều khiển luồng. Bạn có thể áp dụng các hàm và vòng lặp này theo nhiều cách tùy theo yêu cầu đối với loại dữ liệu bạn đang làm việc và loại vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. Xử lý tập tinPython hỗ trợ nhiều chức năng để tạo, đọc, ghi và xóa tệp. Các thao tác này rất quan trọng trong hầu hết các ứng dụng hàm open() mở hàm để xử lý tiếp. open() nhận hai tham số, một là tên tệp mà chúng ta muốn thao tác và một là chế độ chế độ liên quan đến hoạt động chúng tôi muốn thực hiện. Nó có thể được đọc (r) hoặc nối thêm (a) hoặc viết (w) hoặc tạo (x) Hơn nữa, chúng ta có thể chỉ định xem tệp là tệp nhị phân (b) hay tệp văn bản (t) Tạo một tệp văn bản với một số nội dung trong tên trái cây. txt. Đặt tệp này vào cùng thư mục với mã python mà chúng tôi đang viết Hãy xem xét ví dụ này Ở đây chế độ mặc định được giả định. Theo mặc định, tệp văn bản được mở ở chế độ đọc. Tuyên bố trên có thể được viết là Việc mở trả về một đối tượng tệp. Đối tượng tệp này được sử dụng để đọc hoặc ghi vào tệp Phương thức đọc của đối tượng tệp tải nội dung của tệp văn bản và trả về dưới dạng một chuỗi Thay vì đọc cả dòng, chúng ta có thể đọc từng dòng một. phương thức readline() trả về một dòng văn bản. Chúng tôi có thể gọi readline bất kỳ số lần nào, cho đến khi tệp có nội dung văn bản Hai dòng đầu tiên được hiển thị trong mã này Tất cả các dòng có thể được đọc trong vòng lặp for Khi sử dụng tệp kết thúc, tốt hơn là đóng tệp. Điều này giải phóng tay cầm và các tài nguyên khác được liên kết với tệp và lệnh mở tệp Có thể ghi vào tệp bằng cách chuyển qua các chế độ thích hợp. chế độ append (a) sẽ thêm các chuỗi mới vào cuối tệp. chế độ ghi (w) sẽ xóa nội dung hiện có của tệp và ghi chuỗi mới một mình vào tệp By running this code, we add the new string to the existing file and display the whole content Nếu chúng ta thay chế độ “a” bằng “w” thì toàn bộ tệp văn bản (nội dung hiện có) sẽ bị xóa và chỉ có chuỗi mới trong tệp chế độ x được sử dụng để tạo một tệp mới. Nếu tệp đã tồn tại, x sẽ báo lỗi cho biết tệp đã tồn tại f = open(“trái cây. txt”, “x”) Ngoài ra, chế độ x và w sẽ tạo tệp mới nếu tệp không tồn tại Thư viện os được sử dụng để xóa các thư mục và kiểm tra xem các tệp có tồn tại không Ở đây chúng tôi đã xóa các tập tin. Lỗi được đưa ra nếu tệp không tồn tại Bạn có thể kiểm tra xem tệp có tồn tại hay không bằng cách sử dụng phương thức tồn tại () của os. đối tượng đường dẫn Một thư mục có thể bị xóa bằng phương thức rmdir() của mô-đun os Tạo hàm trong PythonHàm là một khối mã có thể tái sử dụng. Nó được sử dụng để thực hiện một hành động đơn lẻ, có liên quan và người ta có thể gọi trực tiếp hàm khi họ cần thực hiện hành động đó, thường là một phần của mã lớn hơn. Chỉ cần gọi hàm và nhập các giá trị cần thiết cho các biến và do đó loại bỏ nhu cầu viết mã dài mỗi khi bạn cần thực hiện cùng một hành động Để tạo hàm trong Python, chúng ta sẽ sử dụng phương thức ‘def’. Mọi tham số hoặc đối số đầu vào cần được đặt bên trong dấu ngoặc đơn với tên hàm khi xác định nó. Khối mã trong mọi chức năng bắt đầu bằng dấu hai chấm (. ) và được thụt vào. Cuối cùng, trả về [biểu thức] thoát khỏi một chức năng. Nhìn vào ví dụ dưới đây Hãy để chúng tôi xem đầu ra nào chúng tôi nhận được khi gọi chức năng này đầu raChúng ta hãy xem một ví dụ khác về việc xác định một hàm bằng cách sử dụng if và other Tìm hiểu các lệnh đơn giản bằng cách sử dụng Python làm máy tínhĐể chèn một bình luận trong Python, hãy bắt đầu câu bằng ký tự băm, i. e. , #. Một nhận xét có thể xuất hiện ở đầu dòng. Nó cũng có thể theo mã hoặc khoảng trắng. Nhận xét được giải thích dưới đây với sự trợ giúp của một số ví dụ Hãy để chúng tôi chạy một số lệnh đơn giản. Bắt đầu trình thông dịch và đợi dấu nhắc chính, tôi. e. , >>>. Bây giờ chúng ta hãy xem một số lệnh đơn giản và kết quả của chúng. Dưới đây là các phép toán cơ bản như tổng, hiệu, nhân và chia Bộ phận luôn cung cấp một giá trị nổi làm đầu ra. Nếu bạn muốn hiển thị riêng kết quả số nguyên và phần dư, lệnh sẽ bao gồm “//” để hiển thị giá trị số nguyên sau khi chia và % sẽ hiển thị phần còn lại Trong Python, bạn có thể sử dụng ** để tính lũy thừa Tiếp theo, ký hiệu (=) được dùng để gán giá trị cho một biến Khi làm việc ở chế độ tương tác, giá trị in cuối cùng được gán cho biến (_), i. e. , gạch dưới. Do đó, người ta có thể gọi lại giá trị được in cuối cùng bằng cách gọi biến _. Let us have a look at the example below where we calculate tax levied on the price of a product Thao tác dữ liệu với PandasPandas là viết tắt của Dữ liệu bảng điều khiển. Đây là thư viện cốt lõi để thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu. NumPy cung cấp cho chúng ta mảng đa chiều, tương tự Pandas cung cấp cho chúng ta cấu trúc dữ liệu đa chiều để thực hiện các thao tác thao tác dữ liệu khác nhau. Pandas cung cấp cho chúng ta cả cấu trúc dữ liệu đơn chiều và đa chiều. Cấu trúc dữ liệu một chiều được gọi là đối tượng chuỗi; Trong Python, chúng tôi sẽ chủ yếu làm việc với các khung dữ liệu. Điều này là do, các thuật toán Machine Learning như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, v.v., đều có thể áp dụng trên các khung dữ liệu. Tất cả các bộ dữ liệu có sẵn cho chúng tôi có thể được chuyển đổi thành khung dữ liệu trong Python và tất cả các thao tác có thể được thực hiện trên đó. Trong Pandas, đối tượng sê-ri là một mảng có nhãn một chiều. Khi chúng tôi xem xét mảng NumPy, nó không được gắn nhãn. Pandas loạt đối tượngChúng ta hãy xem cách tạo một đối tượng sê-ri bằng Pandas. Pandas được cài đặt sẵn trong Anaconda, do đó, chúng tôi sẽ không phải cài đặt thủ công. Đầu tiên, chúng ta sẽ phải gọi thư viện Pandas. Để thực hiện việc này, hãy nhập- Ở đây, 'pd' là bí danh của Pandas. Khi Pandas đã được nhập, chúng ta có thể tạo đối tượng sê-ri đầu tiên. Hãy để chúng tôi đặt tên cho nó là s1 Chúng ta phải nhớ rằng S phải luôn là chữ in hoa. Một đối tượng sê-ri hiện đã được tạo. Hãy nhìn vào hình ảnh để tham khảo. Đây là cách một đối tượng sê-ri được tạo. Như bạn có thể thấy, các giá trị 10,20,30,40,50 là kiểu int64. Và 0,1,2,3,4 là các nhãn được liên kết với từng giá trị này. Các giá trị này có thể được gọi là nhãn được liên kết hoặc giá trị chỉ mục. Nếu bạn muốn thay đổi chỉ mục trong sê-ri gấu trúc, bạn có thể thực hiện việc đó bằng cách thêm thuộc tính chỉ mục như trong hình sau. Điều này cho phép chúng tôi chọn giá trị được liên kết hoặc giá trị chỉ mục tương ứng với danh sách sê-ri Chuỗi đối tượng từ DictionaryBây giờ chúng ta đã thấy cách tạo một đối tượng sê-ri với sự trợ giúp của danh sách, chúng ta có thể xem cách thực hiện nó với sự trợ giúp của từ điển. Trong trường hợp của một từ điển, khóa sẽ tự động trở thành chỉ mục và các giá trị sẽ ở dạng giá trị thực của chỉ mục. Ở đây, chỉ số là k1, k2 và k3 và các giá trị lần lượt là 10,20 và 30. Khung dữ liệu gấu trúcKhung dữ liệu là cấu trúc dữ liệu được dán nhãn hai chiều và nó bao gồm các hàng và cột. Thông thường, trong một khung dữ liệu, tất cả các phần tử trong một cột cụ thể đều cùng loại. For example- If we consider a column which contains the names of people, all of them would be a string type value. Nếu chúng ta xem xét một cột chứa điểm của những cá nhân này, thì chúng sẽ thuộc loại số nguyên. Hãy để chúng tôi tạo một khung dữ liệu có tên là 'sinh viên'. Chúng tôi sẽ liệt kê tên của các sinh viên bên trong khung dữ liệu và cả điểm mà mỗi sinh viên đạt được, điều này tạo ra một từ điển. Để tạo khung dữ liệu bằng từ điển chúng tôi đã tạo, chúng tôi cần nhập pd. DataFrame(sinh viên) Tham khảo hình ảnh bên dưới để tham khảo và để xem đầu ra cho cùng Khóa trở thành tên cột và danh sách giá trị cho một khóa cụ thể trở thành giá trị hàng cho cột đó. Nói một cách đơn giản hơn, khóa ở đây là student_name và các giá trị hàng là Bob, Sam, Julia và Charles. Về cơ bản, đây là cách khung dữ liệu được tạo trong Pandas. Có một vài chức năng sẵn có có thể được thực hiện trên bất kỳ khung dữ liệu nào. Chúng là – đầu(), hình dạng(), đuôi() và mô tả(). If we want to separate individual rows and columns from a data frame, we can use any of these two methods. They are . iloc[] and . loc[] method. These are some of the data manipulation methods which can be done with Pandas. Python Tutorial FAQs1. How do I start python for beginners?As a beginner, it is quite confusing to decide where to begin your learning journey. There are a number of resources available online through which one can learn Python for Beginners. Depending on what learning method suits you, you can learn through video content, blogs, free online courses, and more. Great Learning Academy offers a Python for Machine Learning Free Online Course that you can take up as a beginner. This course will help you enter the field of Python 2. What are the steps to learn Python?Start with the basic concepts in Python. Learn what Python means, where it is used, and how to install Python. Post this, start learning the basic Syntax involved in Python. If you want a guided step-by-step process of learning Python, you can take up free online courses to learn. Check out this free python course with certificate and get started with Python 3. How can I learn Python fast?Beginners in the field of Python prefer to learn the programming language due to its simplicity and versatility. To learn Python fast, start with the basics. Learning the fundamentals will give you a clear idea of the language. Practicing programming and working on various projects with also help you learn quickly and through practical exposure 4. Can a beginner learn Python?Yes. Python is an object-oriented programming language that is known for it’s simplicity. Most beginners in the field of development prefer to learn Python 5. Can I learn Python without any programming experience?Yes. You can learn Python without any prior programming experience or knowledge. Python is great for beginners due to its simple Syntax 6. How much time does it take to learn Python?The time taken to learn Python would depend on the individual and varies based on several factors. However, to learn the basics of Python, including the syntax, variables, datatypes, etc. , would take anywhere between five to ten weeks at the latest 7. What should I learn after Python basics?After learning the basics of Python, you can learn more about Web Development Frameworks, you can learn Machine Learning, and you can also work on various Python Projects that are helpful in building your CV. Working on Python Projects and Internships can push you closer to landing your dream job 8. Làm cách nào để bắt đầu mã hóa python?To start coding in Python, you first have to install Python with the help of the Anaconda distribution package available on Anaconda. org. Download Anaconda and then download the latest Python version. Quá trình sau này rất đơn giản. Bước tiếp theo là khởi động IDE và bắt đầu viết mã bằng Python 9. Python có dễ hơn Java không?Có sự khác biệt nhất định giữa hai ngôn ngữ lập trình. Python là một ngôn ngữ được giải thích và được gõ động. Trong khi Java là một ngôn ngữ được biên dịch và được gõ tĩnh. Mặc dù thời gian chạy trong Java nhanh hơn và dễ gỡ lỗi hơn, nhưng Python dễ học và dễ đọc hơn Học python từ các giảng viên chuyên gia trong chương trình PG của Great Learning về Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Bạn không cần bất kỳ nền tảng kỹ thuật nào trước đó để theo đuổi khóa học này và hiểu chức năng của python |
